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DeepSeek BLEU和ROUGE(Recall)的计算

(​Recall-Oriented ​Understudy for ​Gisting ​Evaluation) 的原生Python实现(不依赖第三方库),通过分步计算逻辑和示例详细说明。通过原生Python实现,可以更深入理解这些指标的计算逻辑,适用于定制化需求或教学场景。(Bilingual ​Evaluation ​Understudy)和。

#人工智能#机器学习#深度学习
Tensor中数据摆放顺序NC4HW4是什么意思,只知道NCHW格式,能解释以下NC4HW4格式吗?

深度学习框架TF的feature map的数据摆放格式是CHWC,onnx格式是HCHW,最近看到格式是HC4HW4不知道是什么意思?作者:梁德澎链接:https://www.zhihu.com/question/337513515/answer/768632471来源:知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。简单来说NC4HW4的数据排布其实就是和RGBA这种交织

#深度学习#cnn#机器学习
pytorch中torch.nn.functional.normalize、nn.norm和LayerNorm计算中的区别

v=vmax⁡(∥v∥p,ϵ)\mathbf{v} = \frac{\mathbf{v}}{\max\left(\|\mathbf{v}\|_p, \epsilon\right)}v=max(∥v∥p​,ϵ)v​nn.norm计算方式可以通过p参数指定是pro(Frobenium norm,其实就是平方和开根号)还是nuc(叫nuclear norm,其实就是SVD分解的奇异值,也就是Singul

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#pytorch#深度学习#人工智能
通俗讲解pytorch中nn.Embedding原理及使用

每个mini-batch的训练,都要从词向量表找到mini-batch对应的单词的词向量作为RNN的输入放进网络。上面batch有3个样例,RNN的每一步要输入每个样例的一个单词,一次输入batch_size个样例,所以batch要按list外层是时间步数(即序列长度),list内层是batch_size排列。其为一个简单的存储固定大小的词典的嵌入向量的查找表,意思就是说,给一个编号,嵌入层就能返

#pytorch#深度学习#人工智能
[Debug] pycharm 显示当前 python 文件下的函数和类的列表

左侧 project 工具栏窗口顶部那个齿轮有个 show member 选项,默认是不开的,勾选后 py 文件会显示内部定义的 class 和 method。版权声明:本文为CSDN博主「Anakin6174」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。显示每个py文件里面的类和方法,方便快速跳转。每个文件可以自由选择折叠还是展开。只能对选择某个文件来展开。

#pycharm#ide#python
多模态视觉token压缩方法(持续更新)

转载自 https://zhuanlan.zhihu.com/p/8776092026。除了QFormer外,暂时没发现哪个思路是更主流的,持续关注。

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#人工智能#深度学习#算法
人脸识别损失函数简介与Pytorch实现:ArcFace、SphereFace、CosFace、TripletLoss

# SphereFaceclass SphereProduct(nn.Module):r"""Implement of large margin cosine distance: :Args:in_features: size of each input sampleout_features: size of each output samplem: marginc...

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#pytorch#深度学习#机器学习
[Debug]Pycharm 全局搜索 find in path 失效,不起作用

最近写代码发现每个项目下的搜索都不能正常显示所有,原因是因为pycharm缓存过多需要清理,路径:file -> Invalidate Caches / Restart。

#python
强化学习入门

model和policy的区别Model:Mathematical models of dynamics and rewardPolicy: Function mapping agent’s states to actionsmodel-based和model-free的区别有模型学习是指根据环境中的经验,构建一个虚拟世界,同时在真实环境和虚拟世界中学习;免模型学习是指不对环境进行建模,直接与真实

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#机器学习#人工智能
强化学习入门

model和policy的区别Model:Mathematical models of dynamics and rewardPolicy: Function mapping agent’s states to actionsmodel-based和model-free的区别有模型学习是指根据环境中的经验,构建一个虚拟世界,同时在真实环境和虚拟世界中学习;免模型学习是指不对环境进行建模,直接与真实

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#机器学习#人工智能
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